Inno Setup 6.0.0+ 繁体中文语言包

将下面的内容复制保存为ChineseTraditional.isl文件名放入Inno Setup安装目录

; *** Inno Setup version 6.0.0+ Chinese Traditional messages ***
;
; Name: John Wu, mr.johnwu@gmail.com
; Base on 5.5.3+ translations by Samuel Lee, Email: 751555749@qq.com
; Translation based on network resource
;

[LangOptions]
; The following three entries are very important. Be sure to read and 
; understand the '[LangOptions] section' topic in the help file.
; If Language Name display incorrect, uncomment next line
LanguageName=<7e41><9ad4><4e2d><6587>
LanguageID=$0404
LanguageCodepage=950
; If the language you are translating to requires special font faces or
; sizes, uncomment any of the following entries and change them accordingly.
DialogFontName=新細明體
DialogFontSize=9
TitleFontName=Arial
TitleFontSize=28
WelcomeFontName=新細明體
WelcomeFontSize=12
CopyrightFontName=新細明體
CopyrightFontSize=9

[Messages]

; *** Application titles
SetupAppTitle=安裝程式
SetupWindowTitle=%1 安裝程式
UninstallAppTitle=解除安裝
UninstallAppFullTitle=解除安裝 %1

; *** Misc. common
InformationTitle=訊息
ConfirmTitle=確認
ErrorTitle=錯誤

; *** SetupLdr messages
SetupLdrStartupMessage=這將會安裝 %1。您想要繼續嗎?
LdrCannotCreateTemp=無法建立暫存檔案。安裝程式將會結束。
LdrCannotExecTemp=無法執行暫存檔案。安裝程式將會結束。
HelpTextNote=

; *** Startup error messages
LastErrorMessage=%1%n%n錯誤 %2: %3
SetupFileMissing=安裝資料夾中遺失檔案 %1。請修正此問題或重新取得此軟體。
SetupFileCorrupt=安裝檔案已經損毀。請重新取得此軟體。
SetupFileCorruptOrWrongVer=安裝檔案已經損毀,或與安裝程式的版本不符。請重新取得此軟體。
InvalidParameter=某個無效的變量已被傳遞到了命令列:%n%n%1
SetupAlreadyRunning=安裝程式已經在執行。
WindowsVersionNotSupported=本安裝程式並不支援目前在電腦所運行的 Windows 版本。
WindowsServicePackRequired=本安裝程式需要 %1 Service Pack %2 或更新。
NotOnThisPlatform=這個程式無法在 %1 執行。
OnlyOnThisPlatform=這個程式必須在 %1 執行。
OnlyOnTheseArchitectures=這個程式只能在專門為以下處理器架構而設計的 Windows 上安裝:%n%n%1
WinVersionTooLowError=這個程式必須在 %1 版本 %2 或以上的系統執行。
WinVersionTooHighError=這個程式無法安裝在 %1 版本 %2 或以上的系統。
AdminPrivilegesRequired=您必須登入成系統管理員以安裝這個程式。
PowerUserPrivilegesRequired=您必須登入成具有系統管理員或 Power User 權限的使用者以安裝這個程式。
SetupAppRunningError=安裝程式偵測到 %1 正在執行。%n%n請關閉該程式後按 [確定] 繼續,或按 [取消] 離開。
UninstallAppRunningError=解除安裝程式偵測到 %1 正在執行。%n%n請關閉該程式後按 [確定] 繼續,或按 [取消] 離開。

; *** Startup questions
PrivilegesRequiredOverrideTitle=選擇安裝程式安裝模式
PrivilegesRequiredOverrideInstruction=選擇安裝模式
PrivilegesRequiredOverrideText1=可以為所有使用者安裝 %1 (需要系統管理權限),或是僅為您安裝。
PrivilegesRequiredOverrideText2=可以僅為您安裝 %1,或是為所有使用者安裝 (需要系統管理權限)。
PrivilegesRequiredOverrideAllUsers=為所有使用者安裝 (&A)
PrivilegesRequiredOverrideAllUsersRecommended=為所有使用者安裝 (建議選項) (&A)
PrivilegesRequiredOverrideCurrentUser=僅為我安裝 (&M)
PrivilegesRequiredOverrideCurrentUserRecommended=僅為我安裝 (建議選項) (&M)

; *** Misc. errors
ErrorCreatingDir=安裝程式無法建立資料夾“%1”。
ErrorTooManyFilesInDir=無法在資料夾“%1”內建立檔案,因為資料夾內有太多的檔案。

; *** Setup common messages
ExitSetupTitle=結束安裝程式
ExitSetupMessage=安裝尚未完成。如果您現在結束安裝程式,這個程式將不會被安裝。%n%n您可以稍後再執行安裝程式以完成安裝程序。您現在要結束安裝程式嗎?
AboutSetupMenuItem=關於安裝程式(&A)...
AboutSetupTitle=關於安裝程式
AboutSetupMessage=%1 版本 %2%n%3%n%n%1 網址:%n%4
AboutSetupNote=
TranslatorNote=

; *** Buttons
ButtonBack=< 上一步(&B)
ButtonInstall=安裝(&I)
ButtonNext=下一步(&N)  >
ButtonOK=確定
ButtonCancel=取消
ButtonYes=是(&Y)
ButtonYesToAll=全部皆是(&A)
ButtonNo=否(&N)
ButtonNoToAll=全部皆否(&O)
ButtonFinish=完成(&F)
ButtonBrowse=瀏覽(&B)...
ButtonWizardBrowse=瀏覽(&R)...
ButtonNewFolder=建立新資料夾(&M)

; *** "Select Language" dialog messages
SelectLanguageTitle=選擇安裝語言
SelectLanguageLabel=選擇在安裝過程中使用的語言:

; *** Common wizard text
ClickNext=按 [下一步] 繼續安裝,或按 [取消] 結束安裝程式。
BeveledLabel=
BrowseDialogTitle=瀏覽資料夾
BrowseDialogLabel=在下面的資料夾列表中選擇一個資料夾,然後按 [確定]。
NewFolderName=新資料夾

; *** "Welcome" wizard page
WelcomeLabel1=歡迎使用 [name] 安裝程式
WelcomeLabel2=這個安裝程式將會安裝 [name/ver] 到您的電腦。%n%n我們強烈建議您在安裝過程中關閉其它的應用程式,以避免與安裝程式發生沖突。

; *** "Password" wizard page
WizardPassword=密碼
PasswordLabel1=這個安裝程式具有密碼保護。
PasswordLabel3=請輸入密碼,然後按 [下一步] 繼續。密碼是區分大小寫的。
PasswordEditLabel=密碼(&P):
IncorrectPassword=您輸入的密碼不正確,請重新輸入。

; *** "License Agreement" wizard page
WizardLicense=授權合約
LicenseLabel=請閱讀以下授權合約。
LicenseLabel3=請閱讀以下授權合約,您必須接受合約的各項條款才能繼續安裝。
LicenseAccepted=我同意(&A)
LicenseNotAccepted=我不同意(&D)

; *** "Information" wizard pages
WizardInfoBefore=訊息
InfoBeforeLabel=在繼續安裝之前請閱讀以下重要資訊。
InfoBeforeClickLabel=當您準備好繼續安裝,請按 [下一步]。
WizardInfoAfter=訊息
InfoAfterLabel=在繼續安裝之前請閱讀以下重要資訊。
InfoAfterClickLabel=當您準備好繼續安裝,請按 [下一步]。

; *** "User Information" wizard page
WizardUserInfo=使用者資訊
UserInfoDesc=請輸入您的資料。
UserInfoName=使用者名稱(&U):
UserInfoOrg=組織(&O):
UserInfoSerial=序號(&S):
UserInfoNameRequired=您必須輸入您的名稱。

; *** "Select Destination Location" wizard page
WizardSelectDir=選擇目的資料夾
SelectDirDesc=選擇安裝程式安裝 [name] 的位置。
SelectDirLabel3=安裝程式將會把 [name] 安裝到下面的資料夾。
SelectDirBrowseLabel=按 [下一步] 繼續,如果您想選擇另一個資料夾,請按 [瀏覽]。
DiskSpaceMBLabel=最少需要 [mb] MB 磁碟空間。
CannotInstallToNetworkDrive=安裝程式無法安裝於網絡磁碟機。
CannotInstallToUNCPath=安裝程式無法安裝於 UNC 路徑。
InvalidPath=您必須輸入完整的路徑名稱及磁碟機代碼。%n%n例如 C:\App 或 UNC 路徑格式 \\伺服器\共用資料夾。
InvalidDrive=您選取的磁碟機或 UNC 名稱不存在或無法存取,請選擇其他的目的地。
DiskSpaceWarningTitle=磁碟空間不足
DiskSpaceWarning=安裝程式需要至少 %1 KB 的磁碟空間,您所選取的磁碟只有 %2 KB 可用空間。%n%n您要繼續安裝嗎?
DirNameTooLong=資料夾名稱或路徑太長。
InvalidDirName=資料夾名稱不正確。
BadDirName32=資料夾名稱不得包含以下特殊字元:%n%n%1
DirExistsTitle=資料夾已經存在
DirExists=資料夾:%n%n%1%n%n 已經存在。仍要安裝到該資料夾嗎?
DirDoesntExistTitle=資料夾不存在
DirDoesntExist=資料夾:%n%n%1%n%n 不存在。要建立該資料夾嗎?

; *** "Select Components" wizard page
WizardSelectComponents=選擇元件
SelectComponentsDesc=選擇將會被安裝的元件。
SelectComponentsLabel2=選擇您想要安裝的元件;清除您不想安裝的元件。然後按 [下一步] 繼續安裝。
FullInstallation=完整安裝
; if possible don't translate 'Compact' as 'Minimal' (I mean 'Minimal' in your language)
CompactInstallation=最小安裝
CustomInstallation=自訂安裝
NoUninstallWarningTitle=元件已存在
NoUninstallWarning=安裝程式偵測到以下元件已經安裝在您的電腦上:%n%n%1%n%n取消選擇這些元件將不會移除它們。%n%n您仍然要繼續嗎?
ComponentSize1=%1 KB
ComponentSize2=%1 MB
ComponentsDiskSpaceMBLabel=目前的選擇需要至少 [mb] MB 磁碟空間。

; *** "Select Additional Tasks" wizard page
WizardSelectTasks=選擇附加的工作
SelectTasksDesc=選擇要執行的附加工作。
SelectTasksLabel2=選擇安裝程式在安裝 [name] 時要執行的附加工作,然後按 [下一步]。

; *** "Select Start Menu Folder" wizard page
WizardSelectProgramGroup=選擇「開始」功能表的資料夾
SelectStartMenuFolderDesc=選擇安裝程式建立程式的捷徑的位置。
SelectStartMenuFolderLabel3=安裝程式將會把程式的捷徑建立在下面的「開始」功能表資料夾。
SelectStartMenuFolderBrowseLabel=按 [下一步] 繼續,如果您想選擇另一個資料夾,請按 [瀏覽]。
MustEnterGroupName=您必須輸入一個資料夾的名稱。
GroupNameTooLong=資料夾名稱或路徑太長。
InvalidGroupName=資料夾名稱不正確。
BadGroupName=資料夾名稱不得包含下列字元:%n%n%1
NoProgramGroupCheck2=不要在「開始」功能表中建立資料夾(&D)

; *** "Ready to Install" wizard page
WizardReady=準備安裝
ReadyLabel1=安裝程式將開始安裝 [name] 到您的電腦中。
ReadyLabel2a=按下 [安裝] 繼續安裝,或按 [上一步] 重新檢視或設定各選項的內容。
ReadyLabel2b=按下 [安裝] 繼續安裝。
ReadyMemoUserInfo=使用者資訊
ReadyMemoDir=目的資料夾:
ReadyMemoType=安裝型態:
ReadyMemoComponents=選擇的元件:
ReadyMemoGroup=「開始」功能表資料夾:
ReadyMemoTasks=附加工作:

; *** "Preparing to Install" wizard page
WizardPreparing=準備安裝程式
PreparingDesc=安裝程式準備將 [name] 安裝到您的電腦上。
PreviousInstallNotCompleted=先前的安裝/ 解除安裝尚未完成,您必須重新啟動電腦以完成該安裝。%n%n在重新啟動電腦之後,請再執行這個程式來安裝 [name]。
CannotContinue=安裝程式無法繼續。請按 [取消] 離開。
ApplicationsFound=下面的應用程式正在使用安裝程式所需要更新的文檔。建議您允許安裝程式自動關閉這些應用程式。
ApplicationsFound2=下面的應用程式正在使用安裝程式所需要更新的文檔。建議您允許安裝程式自動關閉這些應用程式。當安裝過程結束後,本安裝程式將會嘗試重新開啟該應用程式。
CloseApplications=關閉應用程式(&A)
DontCloseApplications=不要關閉應用程式 (&D)
ErrorCloseApplications=安裝程式無法自動關閉所有應用程式。建議您在繼續前先關閉所有應用程式使用的檔案。

; *** "Installing" wizard page
WizardInstalling=正在安裝
InstallingLabel=請稍候,安裝程式正在將 [name] 安裝到您的電腦上

; *** "Setup Completed" wizard page
FinishedHeadingLabel=安裝完成
FinishedLabelNoIcons=安裝程式已經將 [name] 安裝在您的電腦上。
FinishedLabel=安裝程式已經將 [name] 安裝在您的電腦中,您可以選擇程式的圖示來執行該應用程式。
ClickFinish=按 [完成] 以結束安裝程式。
FinishedRestartLabel=要完成 [name] 的安裝,安裝程式必須重新啟動您的電腦。您想要現在重新啟動電腦嗎?
FinishedRestartMessage=要完成 [name] 的安裝,安裝程式必須重新啟動您的電腦。%n%n您想要現在重新啟動電腦嗎?
ShowReadmeCheck=是,我要閱讀讀我檔案。
YesRadio=是,立即重新啟動電腦(&Y)
NoRadio=否,我稍後重新啟動電腦(&N)
; used for example as 'Run MyProg.exe'
RunEntryExec=執行 %1
; used for example as 'View Readme.txt'
RunEntryShellExec=檢視 %1

; *** "Setup Needs the Next Disk" 
ChangeDiskTitle=安裝程式需要下一張磁片
SelectDiskLabel2=請插入磁片 %1,然後按 [確定]。%n%n如果檔案不在以下所顯示的資料夾之中,請輸入正確的資料夾名稱或按 [瀏覽] 選取。
PathLabel=路徑(&P):
FileNotInDir2=檔案“%1”無法在“%2”找到。請插入正確的磁片或選擇其它的資料夾。
SelectDirectoryLabel=請指定下一張磁片的位置。

; *** Installation phase messages
SetupAborted=安裝沒有完成。%n%n請更正問題後重新安裝一次。
AbortRetryIgnoreSelectAction=選取動作
AbortRetryIgnoreRetry=請再試一次 (&T)
AbortRetryIgnoreIgnore=略過錯誤並繼續 (&I)
AbortRetryIgnoreCancel=取消安裝

; *** Installation status messages
StatusClosingApplications=正在關閉應用程式...
StatusCreateDirs=正在建立資料夾...
StatusExtractFiles=正在解壓縮檔案...
StatusCreateIcons=正在建立程式集圖示...
StatusCreateIniEntries=寫入 INI 檔案的項目...
StatusCreateRegistryEntries=正在更新系統登錄...
StatusRegisterFiles=正在登錄檔案...
StatusSavingUninstall=儲存解除安裝資訊...
StatusRunProgram=正在完成安裝...
StatusRestartingApplications=正在重新開啟應用程式...
StatusRollback=正在復原變更...

; *** Misc. errors
ErrorInternal2=內部錯誤: %1
ErrorFunctionFailedNoCode=%1 失敗
ErrorFunctionFailed=%1 失敗;代碼 %2
ErrorFunctionFailedWithMessage=%1 失敗;代碼 %2.%n%3
ErrorExecutingProgram=無法執行檔案:%n%1

; *** Registry errors
ErrorRegOpenKey=無法開啟登錄鍵:%n%1\%2
ErrorRegCreateKey=無法建立登錄項目:%n%1\%2
ErrorRegWriteKey=無法變更登錄項目:%n%1\%2

; *** INI errors
ErrorIniEntry=在檔案“%1”建立 INI 項目錯誤。

; *** File copying errors
FileAbortRetryIgnoreSkipNotRecommended=略過這個檔案 (不建議) (&S)
FileAbortRetryIgnoreIgnoreNotRecommended=略過錯誤並繼續 (不建議) (&I)
SourceDoesntExist=來源檔案“%1”不存在。
SourceIsCorrupted=來源檔案已經損毀。
ExistingFileReadOnly2=無法取代現有檔案,因為檔案已標示為唯讀。
ExistingFileReadOnlyRetry=移除唯讀屬性並重試 (&R)
ExistingFileReadOnlyKeepExisting=保留現有檔案 (&K)
ErrorReadingExistingDest=讀取一個已存在的檔案時發生錯誤:
FileExists=檔案已經存在。%n%n 要讓安裝程式加以覆寫嗎?
ExistingFileNewer=存在的檔案版本比較新,建議您保留目前已存在的檔案。%n%n您要保留目前已存在的檔案嗎?
ErrorChangingAttr=在變更檔案屬性時發生錯誤:
ErrorCreatingTemp=在目的資料夾中建立檔案時發生錯誤:
ErrorReadingSource=讀取原始檔案時發生錯誤:
ErrorCopying=復制檔案時發生錯誤:
ErrorReplacingExistingFile=取代檔案時發生錯誤:
ErrorRestartReplace=重新啟動電腦後取代檔案失敗:
ErrorRenamingTemp=在目的資料夾變更檔案名稱時發生錯誤:
ErrorRegisterServer=無法注冊 DLL/OCX 檔案: %1。
ErrorRegSvr32Failed=RegSvr32 失敗;退出代碼 %1
ErrorRegisterTypeLib=無法注冊類型庫: %1。

; *** Uninstall display name markings
; used for example as 'My Program (32-bit)'
UninstallDisplayNameMark=%1 (%2)
; used for example as 'My Program (32-bit, All users)'
UninstallDisplayNameMarks=%1 (%2, %3)
UninstallDisplayNameMark32Bit=32-bit
UninstallDisplayNameMark64Bit=64-bit
UninstallDisplayNameMarkAllUsers=所有使用者
UninstallDisplayNameMarkCurrentUser=目前使用者

; *** Post-installation errors
ErrorOpeningReadme=開啟讀我檔案時發生錯誤。
ErrorRestartingComputer=安裝程式無法重新啟動電腦,請以手動方式自行重新啟動電腦。

; *** Uninstaller messages
UninstallNotFound=檔案“%1”不存在,無法移除程式。
UninstallOpenError=無法開啟檔案“%1”,無法移除程式。
UninstallUnsupportedVer=這個版本的解除安裝程式無法辨識記錄檔 “%1” 之格式,無法解除安裝。
UninstallUnknownEntry=解除安裝記錄檔中發現未知的記錄 (%1)。
ConfirmUninstall=您確定要完全移除 %1 及其相關的檔案嗎?
UninstallOnlyOnWin64=這個程式只能在 64 位元的 Windows 上解除安裝。
OnlyAdminCanUninstall=這個程式要具備系統管理員權限的使用者方可解除安裝。
UninstallStatusLabel=正在從您的電腦移除 %1 中,請稍候...
UninstalledAll=%1 已經成功從您的電腦中移除。
UninstalledMost=%1 解除安裝完成。%n%n某些檔案及元件無法移除,您可以自行刪除這些檔案。
UninstalledAndNeedsRestart=要完成 %1 的解除安裝程序,您必須重新啟動電腦。%n%n您想要現在重新啟動電腦嗎?
UninstallDataCorrupted=檔案“%1”已經損毀,無法解除安裝。

; *** Uninstallation phase messages
ConfirmDeleteSharedFileTitle=移除共用檔案
ConfirmDeleteSharedFile2=系統顯示下列共用檔案已不再被任何程式所使用,您要移除這些檔案嗎?%n%n%1%n%n倘若您移除了以上檔案但仍有程式需要使用它們,將造成這些程式無法正常執行,因此您若無法確定請選擇 [否]。保留這些檔案在您的系統中不會造成任何損害。
SharedFileNameLabel=檔案名稱:
SharedFileLocationLabel=位置:
WizardUninstalling=解除安裝狀態
StatusUninstalling=正在解除安裝 %1...

; *** Shutdown block reasons
ShutdownBlockReasonInstallingApp=正在安裝 %1.
ShutdownBlockReasonUninstallingApp=正在解除安裝 %1.

; The custom messages below aren't used by Setup itself, but if you make
; use of them in your scripts, you'll want to translate them.

[CustomMessages]

NameAndVersion=%1 版本 %2
AdditionalIcons=附加圖示:
CreateDesktopIcon=建立桌面圖示(&D)
CreateQuickLaunchIcon=建立快速啟動圖示(&Q)
ProgramOnTheWeb=%1 的網站
UninstallProgram=解除安裝 %1
LaunchProgram=啟動 %1
AssocFileExtension=將 %1 與檔案副檔名 %2 產生關聯(&A)
AssocingFileExtension=正在將 %1 與檔案副檔名 %2 產生關聯...
AutoStartProgramGroupDescription=開啟:
AutoStartProgram=自動開啟 %1
AddonHostProgramNotFound=%1 無法在您所選的資料夾中找到。%n%n您是否還要繼續?
使用Inno Setup 6将exe文件打包成压缩包并设置压缩后自动生成桌面图标 提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、pandas是什么?二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 提示:这里可以添加本文要记录的大概内容: 例如:随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,很多人都开启了学习机器学习,本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考 一、pandas是什么? 示例:pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 二、使用步骤 1.引入库 代. 阅读详情

相关推荐

Inno Setup 6中文安装包制作全攻略:从下载、汉化到脚本向导避坑指南

本文详细介绍了Inno Setup 6中文安装包制作的全流程,包括下载安装、中文语言包配置、脚本向导使用及高级功能优化。特别针对中文开发者常见问题提供解决方案,帮助快速生成专业的Windows安装程序,提升软件打包效率。

weixin_42641998的博客 652

使用 Inno Setup 打包程序并添加中文向导

Inno Setup是一个免费且功能强大的工具,用于创建Windows安装程序。本文将详细讲解如何使用Inno Setup打包程序,并为安装程序添加中文向导支持。

Darker的博客 4050

inno setup 对编译后的安装程序汉化

打开Inno Setup安装目录下的Languages子文件夹,将代码保存为iso文件放在该文件夹即可。默认安装路径为:C:\Program Files (x86)\Inno Setup 6\Languages。

weixin_49210907的博客 1396

JavaScript 优雅的 列表数组 乱序函数

Array.prototype.创建 = function 创建 () { var 局_参数列表 = []; for (var i = 0, j = arguments; i < j.length; i++) 局_参数列表.push (j [i]); var 局_数组对象 = 局_参数列表.length > 0 ? new Array (局_参数列表 [0]) : []; return 局_参数列表.length == 1 ? 局_数组对象 : 局_数组对象.fi...

互关互助互赞,共同进步 1万+

Inno Setup 6打包后安装程序改为中文教程

Inno Setup 6 生成中文安装程序

qq_55149044的博客 3271

InnoSetup汉化语言包

用inno setup进行打包安装的汉化文件,把 chinese.isl放到安装目录下的语言包里

Inno Setup + 语言包

Inno Setup + 各国的语言包

TSMaster二次开发实战:如何用Python搞定CAN/CANFD事件回调(附完整代码)

本文详细介绍了如何利用Python进行TSMaster二次开发,实现CAN/CANFD事件回调功能。通过实战代码演示,讲解了预发送与后处理回调的核心区别、注册流程、资源管理及性能优化技巧,帮助工程师高效构建自动化测试与数据监控应用。

star的博客 668

从理想光源到部分相干:Abbe与Hopkins模型在计算光刻中的演进与选择

本文深入探讨了计算光刻中Abbe模型与Hopkins模型的演进与选择,分析了理想光源与部分相干光源在光刻仿真中的关键差异。Abbe模型基于理想点光源假设,计算简洁但存在精度局限;Hopkins模型则通过互强度函数和TCC技术,更准确地模拟现实中的部分相干光源,尤其适用于先进节点光刻工艺。文章还提供了模型选择的实用建议,帮助工程师在精度与效率间取得平衡。

weixin_29217235的博客 298

Obsidian与RAG:知识管理的未来之战

摘要: 本文对比了传统RAG、Obsidian和llm-wiki-skill三种知识管理方案。传统RAG依赖查询时临时检索,知识无法积累;Obsidian需人工整理,成本高但结构化强;llm-wiki-skill通过AI在摄入时自动编译知识为结构化Wiki,实现持续增值。核心差异在于知识处理时机——llm-wiki-skill将"查询时检索"转变为"摄入时编译",通过三层Markdown结构(sources/concepts/entities)和自动双向链接构建可进化

ZhangJiqun&191cm&85kg 620

面向企业架构师的 SAP BTP 全景实践:多云、账户、运行时与端到端开发路径

摘要:SAP BTP为企业提供多云、多运行时(Cloud Foundry/Kyma/ABAP Cloud)的数字化转型平台,支持快速构建扩展应用。关键选择包括:1)根据合规与性能选择区域;2)区分Trial(90天限制)与Free Tier(无期限)方案;3)按场景选择运行时(CF适合微服务/Kyma适合云原生/ABAP Cloud适合S/4HANA扩展)。建议优先使用Free Tier进行POC,并通过BTP Cockpit统一管理,实现从验证到生产的平滑过渡。(150字)

2007 年 ~ 2025 年,深耕 SAP 技术 18 年 253

光学设计仿真软件:Code V_(8).场曲和色差校正

通过以上步骤和代码示例,用户可以更好地理解如何在Code V中进行场曲和色差的校正。这些技术不仅有助于提高光学系统的成像质量,还可以为后续的光学设计提供重要的参考。在实际应用中,用户可以根据具体需求选择合适的校正方法和优化策略,以达到最佳设计效果。

kkchenjj的博客 1784

Codex 实战 Skills:自动采集一天之内的 Git 提交,一键排版成精美工作日报并发送邮件

特性手动撰写脚本辅助(仅聚合)AI 增强自动化(本文方案)时间成本高(30-60分钟/天)中(5-10分钟/天)低(<1分钟/天)内容质量依赖个人总结能力原始数据堆砌,缺乏提炼专业、结构化、有业务视角信息完整性易遗漏完整,但难以阅读完整,且经过分类筛选维护成本无低中(需维护 Skill 配置)可扩展性低中高(可轻松添加周报、月报)适用场景所有开发者初级开发者追求效率的高级开发者本文详细介绍了一种基于 Codex Agent Skills 的自动日报生成方案。

yueyeguzhuo的专栏 102

【ROS】ROS2导航Nav2:简介、安装、测试效果、错误处理

在ROS2中自动导航使用Nav2来实现。Nav2 使用几个独立的模块化服务,通过 ROS 2接口(例如动作服务器或服务)与行为树 (BT) 通信。Nav2 输入包括:TF转换、一个地图源、一个行为树 (BT) XML 文件和相关的传感器数据源;Nav2 输出速度命令;Nav2 支持多种机器人,比如:四足机器人、履带机器人、轮式机器人等。

郭老二 5083

基于Blender软件对Matterport3D数据集场景可视化

使用Blender软件对 Matterport3D 中的室内场景进行可视化。

qq_44100524的博客 289

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

文档:亲测可用解决vnc灰屏,黑屏,鼠标大黑叉情况

主要解决vnc-viewer灰屏,黑屏,鼠标大黑叉等现象,详细见文档。

蓝牙模块HM-10手册

蓝牙模块HM-10手册,该手册对蓝牙模块HM-10进行了详细的介绍和使用方法以及一些AT指令。

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正

上一篇: Inno Setup 6.0.3+ 简体中文语言包
下一篇: 解决iTerm2使用Vim鼠标选择文本会选中行号的问题
etimechen
博客等级 码龄21年 19粉丝 18原创
评论 4
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值